杨 超，潘敖大，李 娟，王彦明

(1.海峡气象开放实验室, 福建 厦门 361012; 2.厦门市气象灾害防御技术中心, 福建 厦门 361012;3．厦门市气象局, 福建 厦门 361012； 4.江苏省气象服务中心, 江苏 南京 210008)

基于应急综合管理的气象灾害敏感单位等级划分*

杨 超1,2，潘敖大3，李 娟4，王彦明1,2

(1.海峡气象开放实验室, 福建 厦门 361012; 2.厦门市气象灾害防御技术中心, 福建 厦门 361012;3．厦门市气象局, 福建 厦门 361012； 4.江苏省气象服务中心, 江苏 南京 210008)

针对当前国内不同单位在气象灾害应急综合管理中基本措施较为笼统，不同单位在具体实施时无据可依的现状，选取灾害天气频数、经济损失、人员伤亡和社会影响四个因子构建气象灾害敏感度指标体系，采用分级赋值的方法对各指标实际值进行了半量化处理，使不同灾种的风险值统一在同一标准，并建立了气象灾害敏感单位的评估模型，最终将不同单位的气象灾害敏感度划分为高、较高、一般和轻微四个类别，旨在为规范气象灾害应急管理提供参考。

应急；综合管理；气象灾害；敏感度；等级划分；单位

气象灾害应急综合管理是针对某一区域可能产生危害的所有气象致灾因子，建立统一的应对措施、应对规范和应对行动。随着我国气象灾害管理体系的不断完善，气象灾害应急综合管理越来越得到重视，资源配置与整合逐渐由部门减灾转变为社会减灾，与社会力量的积极响应和充分参与密切相关。社会参与力量的核心是人，而组织方式则是机关、团体、企事业单位、社区等非自然人实体，本文统称为单位。近些年，各单位按上级要求和自身需求积极制定气象灾害应急管理预案，加强本单位的气象灾害应急管理能力。调查发现，针对预案包含的应急启动标准、应急组织指挥体系与职责、应急处置措施、预防与预警机制和保障措施五方面内容，很多单位没有结合本单位的气象灾害风险特征和单位自身的生产建设规模“量身定制”，从而造成在一些基本措施上大同小异，实际操作过程中主观性强、随意性大，不同单位在灾害应急管理力度上参差不齐，难以在共同抵抗灾害的过程中达成默契。如何解决这一问题，关键在于能否对不同单位进行分级管理，而进行分级管理的前提则是建立一套适合不同单位的气象灾害风险评估方法，使各单位的气象灾害风险水平按同一标准进行划分。

近些年，关于气象灾害风险评价的研究不断深入，对于在自然灾害风险分析方法及其特点、自然灾害风险分析基本原理和自然灾害风险分析的基本模式等方面都取得了较大的进步[1]。特别在特定区域特定灾种的研究方面，取得了较为丰硕的成果，并在实践中得以应用[2-8]。而对于不同单位的气象灾害风险水平进行分级时，则与上述研究存在较大区别，一方面是评估区域的空间尺度大大缩小，另一方面是需要对所有气象灾害进行多灾种综合评估，这也是难点所在。国外对于多灾种的研究起步较早，美国和欧洲都相继开展了全面考虑自然灾害和技术灾害的多灾种综合风险评估[9-13]。明晓东等[14]总结了国内外有较大影响的多灾种风险评估方法及其分类体系，认为多灾种的风险评估将是今后灾害风险研究的主流，并指出了多灾种风险评估存在的问题。

本文在借鉴众多研究的基础上，尝试建立一套适合于以单位为评估对象的气象灾害多灾种综合风险评价的方法，旨在为各单位统一标准、规范管理提供参考。

1 指标体系的构建、分级和标准化

一般而言，在进行区域自然灾害风险评估时需要考虑危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力四者综合作用的结果[15]。本文在对不同单位气象灾害风险水平进行分析时，主要考虑致灾因子的危险性H、单位的脆弱性V和单位的社会影响I三个二级指标。将暴露性归入到脆弱性当中，由于单位的脆弱性与防灾减灾能力存在着较为明显的相关性，且评估结果主要用于不同单位制定气象灾害应急保障措施的参考，故不考虑防灾减灾能力。同时加入社会影响这一指标，作为对单位由于职能失效可能对社会造成二次伤害的衡量。

不同单位按其职能性质可分为几十种，同一种职能性质的单位在空间、规模上也存在很大不同，为了使评价指标尽可能满足各类单位对于气象灾害的敏感程度具有代表性、普遍性和通用可比较性，同时也考虑实际中的可操作性，本文采用灾害天气强度S和频数F作为气象灾害危险性指标，采用经济损失L和人员伤亡C作为单位脆弱性指标，采用社会经济损失LS、影响持续时间D和影响涉及人数M作为单位社会影响指标。由于本文评估的对象为单位，区域范围较小，同时致灾因子又为多灾种，为了区别现有研究中多以大区域、单一灾种为主要研究对象的现状，同时也为了在实际中便于推广应用，如对于气象灾害风险较大的单位可称之为气象灾害敏感单位，故本文采用气象灾害敏感度R来代替气象灾害风险。图1为气象灾害敏感度指标体系框架图。

图1 不同单位气象灾害敏感度指标体系

1.1 灾害天气强度与频数

对于灾害天气强度与频数两个指标通常以历史统计数据为依据，按照其定量结果在不同时空范围内进行比较和评价。这种方法多以一定区域范围某几个灾种为研究对象，而本文则是以单位为研究对象对所有灾害性天气进行综合分析，研究区域范围远小于天气尺度，导致一些灾害性天气在强度和频数上区分度不高，如台风对福建沿海各单位的影响，同时由于致灾因子的多样性和复杂性，这些因素对于定量的构建出一个统一的评估标准都会造成很大困难。对此宜采用专家打分的方法进行划分，对不同灾害性天气的发生强度或频数进行定性划分(表1)，并做出如下规定：①灾害天气强度和频数是指在受某一灾害性天气影响具有最小分辨率的区域内，该灾害性天气发生的年平均强度和年平均次数。②由于单位的范围远小于天气系统的范围，某些距离较近的单位的灾害性天气特征基本相同，为了尽可能对不同单位加以区分，同时考虑监测资料的有效性，应该以某一灾害性天气特征具有代表性的最小分辨率的区域为准。目前，我国人工气象台(站)以县级为最小单元，所获得的监测数据是能够对灾害性天气特征进行区分的最为详细的资料。因此，在研究某一单位的灾害天气频数时，可按县级行政区域进行划分。③以某一灾害性天气的强发或多发区域的历史平均为依据，确定各灾害性天气可能发生的强度或次数的上限值，并根据该上限值采用合适的方法划分不同区间。④雷电灾害与其它气象灾害相比，致灾机理和作用范围都有所不同。近些年随着我国闪电监测网络的不断完善，多通过年雷击大地密度参数来描述某一区域的雷电灾害危险性，即同时作为灾害性天气强度与频数的共同体现。在对某一单位进行评估时，可通过计算以该单位为中心一定范围内每平方公里的多年平均闪电次数获得。鉴于此，本文仅采用一个参数，即年雷击大地密度作为雷电灾害的危险性指标。

1.2 经济损失和人员伤亡

经济损失和人员伤亡是指受灾害性天气影响，某一单位可能产生的经济损失、可能发生人员死亡的数量和受伤人数及受伤程度。经济损失应根据该单位的固定资产总值、暴露程度、抵抗力等多种因素进行评估，人员伤亡应根据该单位的人员总数、密集程度、暴露程度、单位性质、气象灾害风险点状况等多种因素进行评估。对于气象灾害造成的损失，从县、市、省到国家的统计部门都有相关的统计数据，大多为一次灾害天气过程所造成的损失总和，而对于以单位为对象的气象灾害经济损失和人员伤亡，目前仍然缺乏较为全面和详细的资料，资料的搜集难度也较大。对此本文参考了相关统计资料[16-18]及近些年一些媒体报道的国内重大气象灾害事件，如某航空公司的飞机失事、某危化品场所发生爆炸、某村社因洪涝或干旱引起的房屋受损或粮食绝收等，发现对某一单位而言，一次灾害性天气造成经济损失超500万元或死亡人数超3人属于小概率事件，每年发生次数并不多，同时也参考了一些经济损失较低的雷电灾害事故，如房屋和家用电器部分受损，损失大多都在万元以内。在此基础上规定了经济损失和人员伤亡的上下限(表1)。

表1 各指标等级赋值参照表

1.3 社会影响

社会影响是指由于单位主要职能失效，对社会生产生活造成的影响，对于本单位可能并无太大损失。如水电供应单位因气象灾害造成大范围停水停电、机场或码头等因气象灾害造成乘客滞留和物流瘫痪、政府机关及一些公益性服务单位因气象灾害无法及时向公众或相关部门提供重要的决策信息，等等。社会影响的大小体现了该单位对社会贡献的重要性或社会对该单位的依赖程度。社会影响因素较为复杂，有些可以用经济损失衡量，而有些影响则表现为对社会正常生产生活秩序的干扰，很难用经济损失衡量。对此，本文选取了社会影响造成的社会经济损失、影响持续时间和影响涉及人数三个指标对气象灾害社会影响进行评价。同经济损失和人员伤亡两个指标一样，选取一些个例进行分析并在此基础上划分等级区间(见表1)。

1.4 指标的标准化

从上述分析可以看出，在指标体系的构建过程中，由实际情况限制，一些指标难以提供其定量结果或是能够提供定量结果但却存在区分度不强的问题，为了方便在实际中使用，本文采用了打分的方法对各指标区间等级赋值，依据半量化结果对各指标的定性或定量结果进行划分。同时，为了使各指标统一在同一标准，本文对各指标的划分采用相同的打分标准。一般而言，致灾因子的危险性与其造成的损失之间不是线性关系，对此本文参照了LEC评价法的部分结果[19]，最终将各指标区间等级的分值由高到低定为10、6、3、1、0.5和0.1(见表1)。

2 模型建立

2.1 指标赋权

通常情况下，不同层次的各个指标对不同单位气象灾害风险的影响程度是不同的，需要设定权重来反映各指标对于评估结果的贡献大小。通过向全国范围征求意见，并组织相关专家进行评判，在此基础上结合部分实例进行试算和调整，最终确定各指标权重(表2 )。按照1.1中的规定，在对雷电灾害的危险性指标进行赋权时，由于只有一个二级指标，其权重系数可定为1。

表2 单位气象灾害敏感度指标权重分配表

2.2 模型构建

灾害风险通常可表达为致灾危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力的函数，在此基础上结合本文上述分析，构建出单位气象灾害敏感度的初级模型：

R=f(H,V,I)。

(1)

式中：R为气象灾害敏感度，H为致灾因子危险性，V为单位的脆弱性，I为单位的社会影响。为简便起见，本文首先采用加权求和的方法计算单一灾种气象灾害敏感度r：

r=0.2S+0.2F+0.18L+0.22C+0.05LS+0.07D+0.08M。

(2)

对于任一单位，可能受多种气象灾害的影响，对此只需要将各单灾种对应的气象灾害敏感度再次求和，即可求出不同单位的气象灾害敏感度R：

表3 敏感等级划分

表4 X、G和W单位主要气象灾害损失评估结果

(3)

式中：n为致灾因子数量。

2.3 区间划分

由于本研究主要用于对不同单位的气象灾害敏感程度进行区分，进而为政府、行业或上级主管部门进行科学管理提供参考，为方便应用，划分类别不宜过多，本文将气象灾害敏感单位划分为四类，分别是气象灾害一类敏感单位、二类敏感单位、三类敏感单位和四类敏感单位。我国属气象灾害多灾种国家，种类涉及台风、暴雨、暴雪、寒潮、冰冻、大风、沙尘暴、高温、干旱、雷电、冰雹、大雾、霾等十余种[20]。对于任一单位而言，不可能受到所有气象灾害的影响，一般情况下主要气象灾害至多有2～3种，次要气象灾害3～5种，从各指标打分标准可以看出，主要气象灾害对于敏感度指标的贡献占绝对优势，而次要气象灾害的累计风险对于敏感度指标的贡献是很小的，因此按照式(3)可以推算出在最坏的情况下，某一单位的气象灾害敏感度得分几乎不会超过30分，以此作为最大值，在0～30范围进行划分，最终将单位气象灾害敏感度划分为四类，并分别用高、较高、一般和轻微进行描述(表3)。

3 应用举例

本文以电业局为例进行说明。电业局是负责特定地区变电和供电的单位，主要部门有送电工区、变电工区、检修试验厂、调度所、信息中心、经济、用电管理所、财务等。现有三家电业局分别位于厦门、广州和乌鲁木齐三座城市，以下分别用字母X、G和W代替，其中，X单位与G单位的主要致灾因子相同，X单位主要提供工矿企业用电，G单位不但提供工矿企业用电，还要负责居民用电，G单位在规模上(主要包括固定资产总额、员工人数)远大于X单位，G单位的供电范围与规模与W单位大体一致。三家单位的主要致灾因子和各项敏感度指标基本情况如表4所示。

利用式(2)和式(3)计算各单位气象灾害敏感度，如表5所示。

从案例可以看出，在职能上基本相同的单位，由于地理位置、规模或社会影响程度等方面的不同，对于气象灾害的敏感程度也会存在较大差异，因此在制定应急防范措施时需要区别对待，使管理更加规范、科学。

表5 各单位气象灾害敏感度

4 总结与讨论

(1)本文按照我国气象灾害管理的相关要求，并结合社会不同机构、部门的实际需要，提出了一套以单位为评估对象的气象灾害综合风险评价方法。从指标构建、赋值、赋权到模型的建立，本文均从当前实际出发，方法简单实用，便于推广，在一定程度上解决了气象灾害致灾因子多样性、空间多变性以及承灾体脆弱程度的复杂性带来的诸多困惑，能够为建立统一的单位气象灾害应急综合管理提供参考。

(2)在实际应用时，应委托相关机构根据该单位所处区域的气候特点、单位的内、外部环境以及单位的职能性质等因素对各项指标的实际值进行评估，在此基础上采用本文方法计算出不同单位的气象灾害敏感度。目前，对于单灾种的评估方法已积累了较为丰富的经验，评估方法可根据单位的实际情况及借鉴一些当前较为成熟的案例进行选择。

(3)本文在对不同指标划分区间时，搜集了大量个例，并征求了很多单位的意见，在此基础确定了区间阈值，其结果的准确性和合理性还有待在相关统计数据不断积累及资料获取渠道不断完善的基础上进一步提高。另外，随着社会经济的不断发展，价值评估的衡量标准也会不断变化，因此需要对各指标的区间阈值定期优化。

随着气象灾害统计数据、不同单位灾情统计数据的不断积累及其在精度上的不断提高，以及对于气象各致灾因子相互关系的深入研究，采用更为科学的数学算法构建基于气象灾害的多灾种风险模型将是今后努力的方向，以期不断提高我国的气象灾害风险管理水平。

[1] 黄崇福.风险分析基本方法探讨[J].自然灾害学报,2011,20(5):2-10.

[2] 扈海波,张艳莉.暴雨灾害人员损失风险快速预评估模型[J].灾害学,2014,29(1): 30-36．

[3] 马树庆,王琪,王春乙,等.东北地区水稻冷害气候风险度和经济脆弱度及其分区研究[J].地理研究,2011,30(5):931-938．

[4] 张星,陈惠,吴菊薪.福建省主要农业气象灾害风险研究[J].气象科学,2009,29(3):394-397.

[5] 赵思健,张峭.东北三省农作物洪涝时空风险评估[J].灾害学,2013,28(3):54-60.

[6] 代娟,崔新强,刘文清,等.高速铁路气象灾害风险分析与区划方法探讨[J].灾害学,2016,31(4):33-36.

[7] 雷向杰,蔡新玲,王娜.气象灾害灾情评估指标研究与应用[J].灾害学,2011,26(3):22-27.

[8] 陈家金,王加义,林晶,等.基于信息扩散理论的东南沿海三省农业干旱风险评估[J].干旱地区农业研究,2010,28(6):248-252.

[9] FEMA.Using HAZUS-MH for Risk Assessment[R].Federal Emergency Management Agency,2004.

[10] Schmidt-Thom E P, Kallio H, Greiving S, et al.Development of Natural Hazard maps for European Regions[C]//EU-MEDINForum on Disaster Research”The Road to Harmonisation”.Thessaloniki, 26-27 May 2003.

[11] Fleischhauer M.Risk Assessment and Spatial Planning in France[R].ARMONIA Scientific Colloquium, Dortmund, 4 April, 2005．

[12] Schmidt-Thom E P． The Spatial Effects and Management of Natu-ral and Technological Hazards in Europe-ESPON 1.3.1 ExecutiveSummary[R].ESPON, 2006．

[13] Schmidt-Thom E P.Natural and Technological Hazards and Risksaffecting the Spatial Development of European Regions[R].Geo-logical Survey of Finland, 2006.

[14] 明晓东,徐伟,刘宝印,等.多灾种风险评估研究进展[J].灾害学,2013,28(1):127-132.

[15] 姜蓝齐, 马艳敏, 张丽娟, 等.基于 GIS 的黑龙江省洪涝灾害风险评估与区划[J].自然灾害学报, 2013, 22(5):238-246.

[16] 中国气象局.中国气象灾害年鉴(2011)[M].北京:气象出版社,2012:142-189.

[17] 中华人民共和国国家统计局.自然灾害情况统计制度[Z].北京:中华人民共和国民政部,2011.

[18] 国家防汛抗旱总指挥部,中华人民共和国水利部.中国水旱灾害公报: 2010[M].北京:中国水利水电出版社,2011:32.

[19] 张继权,李宁.主要气象灾害风险评价与管理的数量化方法及其应用[M].北京:北京师范大学出版社,2007．

[20] 郭进修,李泽椿.我国气象灾害的分类与防灾减灾对策[J].灾害学,2005,20(4):106-110.

Grade Division of Meteorological Disaster Sensitive Units Based on Emergency Integrated Management

YANG Chao1, 2, PAN Aoda3, LI Juan4and WANG Yanming1, 2

(1.StraitMeteorologicalOpenLaboratory,Xiamen361012,China; 2.XiamenDisasterPreventionTechnologyCenter,Xiamen361012,China; 3.XiamenMeteorologicalBureau,Xiamen361012,China;4.JiangsuMeteorologicalServiceCenter,Nanjing210008,China)

According to basic measures of the current domestic various units are more general in meteorological disasters emergency comprehensive management, different units take measures without the actual situation.The disaster weather frequency, economic losses, casualties and social effects are considered to construct the meteorological disasters sensitive index system, the actual value of indexes processed semi quantitative analysis to range different disasters risk value consistent with the method of classification and valuation, the assessment of meteorological disasters sensitive units model is established to divide different units of meteorological disasters sensitivity into four categories, high, junior high, general and slight.The purpose of the paper is to provide references for the emergency comprehensive management of meteorological disasters.

emergency； integrated management； meteorological disaster； sensitivity；grade division；unit

杨超，潘敖大，李娟，等.基于应急综合管理的气象灾害敏感单位等级划分[J].灾害学，2018，33(1)：27-31.[YANG Chao, PAN Aoda, LI Juan， et al.Grade Division of Meteorological Disaster Sensitive Units Based on Emergency Integrated Management [J].Journal of Catastrophology，2018，33(1)：27-31.

10.3969/j.issn.1000-811X.2018.01.006.]

2017-06-03

2017-08-02

厦门市气象局国家标准项目(20152366-T-416)

杨超(1975-)，男，新疆哈密人，硕士，高级工程师，主要从事气象灾害研究.E-mail:chaoy999@163.com

X43；P46

A

1000-811X(2018)01-0027-05

10.3969/j.issn.1000-811X.2018.01.006